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人教版高三數(shù)學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)目錄
封面/前言/目錄
第一章 隨機(jī)變量與隨機(jī)向量
1.1 隨機(jī)變量的基本概念
1.2 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
1.3 連續(xù)型隨機(jī)變量及其密度函數(shù)
1.4 連續(xù)型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望與方差
1.4.1 連續(xù)型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望
1.4.2 連續(xù)型隨機(jī)變量的方差
1.5 二維隨機(jī)變量
1.6 隨機(jī)向量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
1.7 二維隨機(jī)變量的數(shù)字特征
1.8 二維正態(tài)分布
1.9 由正態(tài)分布隨機(jī)變量導(dǎo)出的分布
閱讀材料 三門問題
總結(jié)與提高
復(fù)習(xí)題一
第二章 參數(shù)估計(jì)
2.1 最大似然估計(jì)的原理與方法
2.2 矩估計(jì)的原理與方法
2.3 估計(jì)量的評價(jià)與比較
閱讀材料 估計(jì)量的均方誤差
總結(jié)與提高
復(fù)習(xí)題二
第三章 假設(shè)檢驗(yàn)
3.1 零假設(shè)、p值和拒絕域
3.2 正態(tài)分布總體的假設(shè)檢驗(yàn)
3.2.1 單個(gè)正態(tài)總體均值的檢驗(yàn)
3.2.2 兩個(gè)正態(tài)總體均值的檢驗(yàn)
3.3 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
3.3.1 分布列的檢驗(yàn)
3.3.2 分布函數(shù)的檢驗(yàn)
閱讀材料與擬合優(yōu)度檢驗(yàn)有關(guān)的故事
總結(jié)與提高
復(fù)習(xí)題三
第四章 線性回歸模型簡介
4.1 均方誤差與線性回歸模型
4.2 線性回歸模型的應(yīng)用
4.3 線性回歸模型的參數(shù)檢驗(yàn)
閱讀材料相關(guān)關(guān)系與線性回歸模型
總結(jié)與捉高
復(fù)習(xí)題四
第五章 正交設(shè)計(jì)
5.1 無交互作用的正交設(shè)計(jì)
5.2 有交互作用的正交設(shè)計(jì)
閱讀材料正交表的設(shè)計(jì)原理
總結(jié)與捉高
復(fù)習(xí)題五
第六章 聚類分析
6.1 距離與分類
6.2 個(gè)體聚類原理
6.3 變量聚類原理
閱讀材料距離與相關(guān)系數(shù)
總結(jié)與捉高
復(fù)習(xí)題六
附錄A常用統(tǒng)計(jì)表
表A-1 X2 分布的上分位數(shù)表
表A-2 t分布的上分位數(shù)表
表A-3 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)表
附錄B R語言簡介
B.1 用戶界面簡介
B.2 常用命令簡介
B.3 密度函數(shù)、分布函數(shù)和隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)
B.4 數(shù)據(jù)框與線性回歸模型
B.5 聚類分析
第一章 隨機(jī)變量與隨機(jī)向量
1.1 隨機(jī)變量的基本概念
1.2 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
1.3 連續(xù)型隨機(jī)變量及其密度函數(shù)
1.4 連續(xù)型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望與方差
1.4.1 連續(xù)型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望
1.4.2 連續(xù)型隨機(jī)變量的方差
1.5 二維隨機(jī)變量
1.6 隨機(jī)向量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
1.7 二維隨機(jī)變量的數(shù)字特征
1.8 二維正態(tài)分布
1.9 由正態(tài)分布隨機(jī)變量導(dǎo)出的分布
閱讀材料 三門問題
總結(jié)與提高
復(fù)習(xí)題一
第二章 參數(shù)估計(jì)
2.1 最大似然估計(jì)的原理與方法
2.2 矩估計(jì)的原理與方法
2.3 估計(jì)量的評價(jià)與比較
閱讀材料 估計(jì)量的均方誤差
總結(jié)與提高
復(fù)習(xí)題二
第三章 假設(shè)檢驗(yàn)
3.1 零假設(shè)、p值和拒絕域
3.2 正態(tài)分布總體的假設(shè)檢驗(yàn)
3.2.1 單個(gè)正態(tài)總體均值的檢驗(yàn)
3.2.2 兩個(gè)正態(tài)總體均值的檢驗(yàn)
3.3 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
3.3.1 分布列的檢驗(yàn)
3.3.2 分布函數(shù)的檢驗(yàn)
閱讀材料與擬合優(yōu)度檢驗(yàn)有關(guān)的故事
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復(fù)習(xí)題三
第四章 線性回歸模型簡介
4.1 均方誤差與線性回歸模型
4.2 線性回歸模型的應(yīng)用
4.3 線性回歸模型的參數(shù)檢驗(yàn)
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總結(jié)與捉高
復(fù)習(xí)題四
第五章 正交設(shè)計(jì)
5.1 無交互作用的正交設(shè)計(jì)
5.2 有交互作用的正交設(shè)計(jì)
閱讀材料正交表的設(shè)計(jì)原理
總結(jié)與捉高
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6.1 距離與分類
6.2 個(gè)體聚類原理
6.3 變量聚類原理
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附錄A常用統(tǒng)計(jì)表
表A-1 X2 分布的上分位數(shù)表
表A-2 t分布的上分位數(shù)表
表A-3 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)表
附錄B R語言簡介
B.1 用戶界面簡介
B.2 常用命令簡介
B.3 密度函數(shù)、分布函數(shù)和隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)
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B.5 聚類分析
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- 高三通用技術(shù)選擇性必修11 產(chǎn)品三維設(shè)計(jì)與制造
- 高三通用技術(shù)選擇性必修7 職業(yè)技術(shù)基礎(chǔ)
- 高二通用技術(shù)選擇性必修3 工程設(shè)計(jì)基礎(chǔ)
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- 高二信息技術(shù)選擇性必修2 網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)(人教中圖版)
- 《點(diǎn)絳唇》
- 《少年心》
- 《雨中花》
- 《滿庭芳》
- 《滿庭芳》
- 《水龍吟·詠月》
- 《水龍吟》
- 《綠頭鴨》
- 《瑤臺(tái)第一層》
- 《驀山溪(春晴)》
- 《西江月(用惠洪韻)》
- 《晝夜樂》
- 《醉桃源》
- 《滿江紅》
- 《慶壽光》
- 《金盞子》
- 《百寶裝》
- 《沁園春》
- 《喜遷鶯》
- 《驀山溪》
- 《金人捧露盤》
- 《醉蓬萊》
- 《菩薩蠻》
- 《浣溪沙·清潤風(fēng)光雨后天》
- 《浣溪沙》
- 《清平樂》
- 《清平樂》
- 《訴衷情》
- 《臨江仙》
- 《定風(fēng)波》
- 〖傷感〗 “歲華向晚愁思,誰念玉關(guān)人老?”
- 〖傷感〗 “萬里傷心嚴(yán)譴日,百年垂死中興時(shí)。”
- 〖傷感〗 “爭奈愁來,一日卻為長。”
- 〖傷感〗 “無限傷心夕照中,故國凄涼,剩粉余紅!
- 〖傷感〗 “幅巾藜杖北城頭,卷地西風(fēng)滿眼愁!
- 〖傷感〗 “催成清淚,驚殘孤夢,又揀深枝飛去!
- 〖傷感〗 “孤芳一世,供斷有情愁,消瘦損,東陽也,試問花知否?”
- 〖傷感〗 “迢遞路回清野,人語漸無聞,空帶愁歸。”
- 〖傷感〗 “有悵寒潮,無情殘照,正是蕭蕭南浦。”
- 〖傷感〗 “麥浪翻晴風(fēng)飐柳,已過傷春候!
- 〖傷感〗 “云白山青萬余里,愁看直北是長安!
- 〖傷感〗 “人散市聲收,漸入愁時(shí)節(jié)!
- 〖傷感〗 “胡人吹笛戍樓間,樓上蕭條海月閑!
- 〖傷感〗 “鳳凋碧柳愁眉淡,露染黃花笑靨深!
- 〖傷感〗 “微暈嬌花濕欲流,簟紋燈影一生愁。”
- 〖傷感〗 “如今但暮雨,蜂愁蝶恨,小窗閑對芭蕉展!
- 〖傷感〗 “仗酒祓清愁,花銷英氣!
- 〖傷感〗 “暗教愁損蘭成,可憐夜夜關(guān)情!
- 〖傷感〗 “明妃留在兩眉愁,萬古春山顰不盡!
- 〖傷感〗 “閑倚博山長嘆,淚流沾皓腕。”
- 〖傷感〗 “輕衫未攬,猶將淚點(diǎn)偷藏!
- 〖傷感〗 “似醉煙景凝,如愁月露泫!
- 〖傷感〗 “擊楫中流,曾記淚沾裳!
- 〖傷感〗 “蕭條清萬里,瀚海寂無波!
- 〖傷感〗 “寂寞尊前席上,唯愁海角天涯。”
- 〖傷感〗 “一笛當(dāng)樓,謝娘懸淚立風(fēng)前!
- 〖傷感〗 “愁中看、好天良夜,知道盡成悲咽!
- 〖傷感〗 “南朝千古傷心事,猶唱后庭花!
- 〖傷感〗 “春雨樓頭尺八簫,何時(shí)歸看浙江潮?”
- 〖傷感〗 “蕭蕭江上荻花秋,做弄許多愁!